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Midjourney开发者必看:MJ V7接口API Key获取及使用全攻略

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攻坚克难的那份表
发布2025-05-17 19:05:25
发布2025-05-17 19:05:25
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Midjourney深度探索:玩转AI绘画的艺术与技术,顺便搞懂API那点事儿

在人工智能(AI)绘画这股浪潮里,Midjourney绝对是个响当当的名字。但它不仅仅是个工具那么简单,更像一个充满活力的独立研究实验室,总想着用新点子拓宽我们的思维边界,点燃我们脑海里的想象火花。这篇文章,就是你的Midjourney深度游向导:从它是怎么工作的、有啥看家本领、一路怎么升级打怪过来的,到怎么写好“咒语”(提示词)画出神图,甚至还会手把手带你看看怎么(非官方地)拿到和使用API密钥。最后,咱们再一起畅想一下,这玩意儿在未来能玩出什么新花样。

初识Midjourney:这家伙是谁?打哪儿来?有啥绝活?

1.1 Midjourney到底是个啥?

简单说,Midjourney是一家挺酷的AI研究团队,他们的目标是探索思想表达的新玩法,顺便帮我们把想象力的天花板再往上捅捅。他们最出名的成果,就是那个强到没朋友的AI图像生成器。你只要动动嘴皮子(或者敲敲键盘),给它一些文字提示(行话叫Prompts),它就能嗖嗖地给你变出各种各样、美到冒泡的图片。这个实验室特别关注怎么把设计、人类基础设施和AI这三者捏到一块儿,立志要当人类创造力的“催化剂”。别看他们团队小,但能量大,自给自足,凭着独特的技术和热闹的社群玩法,在AI生成内容(AIGC)这片江湖里迅速闯出了名堂。

1.2 Midjourney的“发家史”

Midjourney的当家的是David Holz,他之前也是Leap Motion的联合创始人,在人机交互这块儿可是个老江湖了。故事得从2022年3月14日说起,那天Midjourney的Discord服务器悄没声儿地上线了,一开始是想让大伙儿传点高质量照片,好训练他们的系统。到了同年7月12日,公测版(Open Beta)一放出来,立马就在全球用户圈里炸开了锅。

Midjourney的用户涨得那叫一个快,上线才半年,用户就破百万了。各路数据显示,他们Discord服务器的注册用户已经飙到了1926万到2077万,每天在线的活跃用户少说也有一两百万。更牛的是,Midjourney没拿过一分钱风险投资,但年收入估计已经有2.5亿到3亿美元了。这成绩单背后,除了产品自己争气,也少不了那些星光熠熠的顾问团撑腰,比如苹果、AMD、特斯拉、英特尔的前高管Jim Keller,GitHub的前CEO Nat Friedman,Second Life的创始人Philip Rosedale,还有Avid Technology的创始人Bill Warner这些业界大佬。

Midjourney能火,不是偶然。它画出来的图,风格独树一帜;用起来门槛也不算太高(一开始主要靠Discord);再加上围绕它形成的那个活跃社区,简直让人欲罢不能。用户不光能自己画图,还能在社区里交流心得、学技巧、碰撞灵感。这种自己养活自己,还有顶级顾问保驾护航的模式,也说明了Midjourney不像是那种想捞一笔快钱就被人收购的主儿,人家眼光长远着呢,想的是持续的技术创新和更远大的未来。

1.3 核心技术探秘:图像背后的“魔法”

Midjourney主要是通过它在Discord平台上的机器人(Bot)跟咱们打交道。我们只要输入以/imagine开头的指令和文字提示,就能开始“施法”了。它背后那套“魔法”,离不开高大上的机器学习算法,特别是那个鼎鼎大名的扩散模型(Diffusion Models)

扩散模型这玩意儿到底怎么回事? 说白了,扩散模型的工作原理,就像一个“反向工程”版的“点石成金”。首先,模型学习怎么一步步给一张清晰的图片加上噪点,直到它彻底变成一团随机的“雪花”(这是正向过程,也叫“加噪”)。然后,模型再学习这个过程的“解药”:从一堆随机噪点开始,根据你给的文字提示,逐步把噪点去掉,最终“打磨”出一张清晰、具体的全新图像(这是反向过程,也叫“去噪”)。正是这个一步步去噪、精雕细琢的过程,让模型能生成细节爆表、又特别符合咱们要求的图片。

除了扩散模型,Midjourney还用上了**自然语言处理(NLP)**技术,来理解和分析我们输入的那些天马行空的文字提示,把它们翻译成机器能“听懂”的指令,好指导图像的生成。

Midjourney之所以这么特别,一个重要原因是它天生就能给图片赋予一种独特的艺术美感,很多作品瞅着就像是精心画出来的。无论是在颜色搭配、光影处理,还是在细节的清晰度和构图的平衡感(比如对称性或者透视的运用)上,Midjourney都玩得相当溜。正是这种对“美”的执着,让它在一堆AI绘画工具里显得那么与众不同。

Midjourney的成功,不光是因为它用了什么牛X的基础算法(比如扩散模型),更关键的是它对模型的精心调校、对训练数据的精挑细选,以及对艺术美学那种独特的理解和偏爱。这些东西加起来,才构成了它独有的“艺术滤镜”或者说“秘密武器”,让它生成的图片自带一种迷人的艺术范儿。一开始,它完全依赖Discord当操作界面,这对一些不常用Discord的朋友来说确实有点儿不方便,但也正因为这样,它迅速搞起来一个超大而且互动超强的用户社群。这个社群不光是灵感的碰撞池,也为Midjourney早期的成长和功能迭代提供了源源不断的宝贵意见。

玩转Midjourney:功能、版本与“咒语”的艺术

2.1 驾驭Midjourney界面:从Discord“老巢”到网页“新家”

起初,Midjourney的大本营主要在Discord。你得先加入它的官方Discord服务器,然后在特定的频道(比如给新手准备的“newbies”频道)或者跟Midjourney Bot私聊的时候,敲指令来画图。这种方式对Discord老司机来说可能挺顺手,但也确实给不少新朋友设了道坎儿。

不过这几年,Midjourney明显在努力打造它的官方网站(midjourney.com),想把它变成一个功能更全面的独立创作平台。现在的网页版,不光能当你的个人作品展览馆,还内置了“Imagine bar”,可以直接输提示词生成图片。你还可以在网页上调各种设置,用文件夹管自己的作品,甚至还能通过新开的聊天页面(Chat page)跟其他订阅用户一起搞创作、交流心得。

从死守Discord到搭建独立的Web平台,这个转变可不小。它不光降低了新手的入门难度,让不熟悉Discord的朋友也能轻松上手,更重要的是,它给了Midjourney一个自己说了算、功能更强大的专属地盘。在这个环境里,Midjourney可以更自由地加新功能、优化用户体验,甚至可能塞进去更复杂的创作工具,再也不用受Discord平台的限制了。这明摆着,Midjourney正朝着一个更独立、更专业的创作工具大步迈进。

2.2 核心功能与常用指令“全家桶”

Midjourney提供了一大堆指令和功能,帮你把脑子里的画面精准地“打印”出来:

  • /imagine:这可是当家指令!用它,配上你的文字“咒语”,就能变出最初的四张候选图网格。
  • 图像放大 (Upscaling - U1, U2, U3, U4):四张图里,挑张最顺眼的放大,就能拿到分辨率更高、细节更丰富的版本。
  • 图像变体 (Variations - V1, V2, V3, V4):看中某张图的调调,但又想看看其他可能?用这个功能,能基于选定的图片生成一堆风格类似但细节略有不同的新图,让你尽情探索创意的各种“平行宇宙”。
  • /blend:这个功能能让你上传2到5张图片,然后Midjourney会把它们巧妙地“混搭”起来,创作出一张既有所有原图特点、又焕然一新的创意图片。
  • /describe:想知道某张图片能用哪些提示词来形容?传张图,Midjourney会分析它并给出四条描述性的文字提示,这些提示能给你创作新图不少灵感。
  • 参数 (Parameters):在提示词后面加上特定的参数“小尾巴”,可以更精细地控制图片效果。常用的有:
    • --ar <宽:高>:设定图片的宽高比,比如 --ar 16:9 就是电影那种宽屏。
    • --chaos <0-100>:控制图片结果的多样性和抽象程度,数值越高,图片就越“放飞自我”,可能出现意想不到的效果。
    • --no <物体>:不希望图片里出现啥?用这个“负面提示词”把它排除掉,比如 --no people 就是不要人。
    • --q <.25,.5, 1, 2, 4>:控制图片质量和生成时间(提醒一下,V7版本里这个参数的玩法变了,要注意)。
    • --seed <数字>:用同样的种子值和提示词,就能生成几乎一模一样的图片,这对于复现和微调作品来说超级有用。
    • --stop <10-100>:想在图片生成到一半就喊停?用这个参数,可以得到更模糊或者没画完的那种艺术效果。
    • --stylize <数字>--s <数字>:控制Midjourney自带艺术风格的“浓度”,数值越高,风格就越“够味儿”。
    • --tile:生成可以无缝拼接的纹理图案,做背景和材质特别方便。
    • --weird <0-3000>--w <0-3000>:想试试更奇葩、不走寻常路的图片风格?这个参数能帮你(V7版本里它和--exp参数结合着用了)。
    • --v <版本号>:指定用哪个版本的Midjourney模型,比如 --v 6
  • 参考图像 (Reference Images)
    • 图像提示 (Image Prompts):在提示词里塞进图片的URL链接,可以影响生成图片的内容、构图和颜色。
    • 风格参考 (Style References - –sref URL**,** –sw <0-1000>**)**: 扔给它一张或几张图片的URL当风格“模板”,新生成的图片在整体感觉、颜色、纹理上会尽量模仿参考图,但内容可以完全不一样。–sw 用来调整风格参考的“话语权”有多大。
    • 角色参考 (Character References - –cref URL**,** –cw <0-100>**)**: 想让你设计的角色出现在不同场景里?用一张包含这个角色的图片URL做参考,Midjourney会努力在新图里复现这个角色的特点(比如发型、衣服、脸)。–cw 控制角色参考的权重。不过,在V7版本里,这个功能被更牛的“全能参考”给取代了。
  • 模式 (Modes)
    • Fast Mode (快速模式):默认模式,画图速度快,会消耗你的Fast GPU时间。
    • Relax Mode (放松模式):画图速度慢点儿,但好处是不吃你的Fast GPU时间(标准及以上订阅计划专享,可以无限画)。
    • Turbo Mode (涡轮模式):画图速度最快,但烧GPU时间的速度是快速模式的两倍。
    • Stealth Mode (隐身模式):Pro和Mega订阅计划的“特权”,用这个模式画的图不会在Midjourney的公共画廊里露脸,保护你的创作隐私。
  • 想看更全的指令列表?Midjourney的官方文档是个好地方,建议收藏。

2.3 解读Midjourney版本:从V1到V7及Niji模型的“进化论”

Midjourney的模型版本,就好比咱们手机App的更新换代,每一次升级都会在图片质量、对提示词的理解、图片的连贯性还有新功能上带来肉眼可见的进步。你可以在提示词末尾加上 --v <版本号> 参数,或者在设置里直接选,来切换不同的模型。

  • 早期版本 (V1-V3):这些是Midjourney的“老祖宗”,一步步把图片生成能力和艺术风格提上来的。V2大概是2022年4月出的,V3紧接着在同年7月跟大伙儿见面了。
  • V4 (Alpha版,2022年11月10日发布):在图片细节、光影处理和风格多样性方面有了不小的长进。
  • V5/V5.1/V5.2:这一系列版本在图片的真实感、细节表现以及对自然语言提示的理解上,简直是质的飞跃。
  • V6 (2023年12月20日发布,2024年2月14日到7月30日期间是默认扛把子):处理更长的提示词时更准了,图片的连贯性和“知识储备”也更强了,并且强化了图片提示和Remix(混合重组)功能。
  • V6.1 (2024年7月30日发布并成为当前的默认模型):生成的图片更连贯,细节和纹理也更到位,而且出图速度比V6快了差不多25%。
  • V7 (Alpha测试版,2025年4月3日发布):这是Midjourney最新的模型,但还不是默认选项。你得先在官网上给大概200对图片打打分,解锁你的V7专属“个性化配置”后才能用。V7版本在处理文字和图片提示方面,那叫一个精准,图片质量在纹理丰富度、细节连贯性(尤其是身体、手部和物体上)方面有了显著飞跃。V7还带来了**草稿模式(Draft Mode)全能参考(Omni Reference)**这两个新玩意儿,并且通过网页应用支持语音输入提示词。不过得注意,在V7刚出来那会儿,像图片放大、修复、平移、缩放这些功能,可能暂时还得借用V6.1的。
  • V7 个性化 (Personalization):通过学习你对图片的喜好(系统会根据你的评分给你建个个人档案),V7能生成更符合你个人口味的图片。
  • V7 草稿模式 (Draft Mode):用正常模式一半的GPU成本,提供快大约10倍但质量稍逊一筹的图片渲染,特别适合快速构思和反复修改创意。
  • V7 全能参考 (Omni Reference - –oref URL**,** –ow <权重>**)**: 能让你把参考图片里的特定角色、物体、车,甚至不是人的生物的特征,“嫁接”到新的创作里。这个功能会消耗双倍的GPU时间,而且目前跟Fast Mode、Draft Mode还有–q 4参数不太合拍。
  • Niji模型系列 (比如 Niji 6):这是Midjourney跟Spellbrush联手打造的特别版模型,专门画东方美学、动漫和插画风格。Niji模型有自己的网站和Discord服务器。Niji 6 (2024年6月7日发布) 改进了日文(尤其是假名)和简单汉字的渲染效果,提升了图片细节,特别是在动漫人物眼睛的结构等方面,还修复了一些之前版本里的小毛病。

下面这个表,简单明了地总结了Midjourney主要版本的升级亮点:

表1: Midjourney版本演进亮点

版本

大致发布日期

主要改进/特性

V1-V3

2022年早期-中期

打基础,逐步提升图像生成能力和艺术风格

V4

2022年11月 (Alpha)

图像细节、光照、风格多样性提升

V5系列

2023年 (V5)

真实感、细节、自然语言理解显著提升

V6

2023年12月20日

提升长提示词准确性、连贯性、知识储备,增强图像提示和Remix功能

V6.1

2024年7月30日

默认模型;图像更连贯,细节纹理更精确,生成速度比V6快约25%

Niji 6

2024年6月7日

动漫风格;改进日文/简单中文渲染,提升动漫细节(如眼睛)

V7 (Alpha)

2025年4月3日

需解锁个性化配置;文本/图像提示精确度、纹理、细节(身体、手部)显著提升;引入草稿模式、全能参考、语音输入;部分功能初期依赖V6.1

Midjourney的版本升级之路,清楚地展示了它在核心能力(比如图片连贯性、提示词理解度)上持续下功夫的决心,同时也通过推出专门的模型(比如Niji系列)和高级功能(比如V7里的全能参考和个性化设置),不断满足用户越来越多样化和精细化的创作需求。正是这种发展策略,让Midjourney稳稳地坐在AI绘画领域的头把交椅上。

2.4 提示词的艺术:炼成你的“神来之笔”

在Midjourney的世界里,提示词(Prompt)就是那座桥,连接着你天马行空的想象和AI强大的创造力。想画出高质量、称心如意的图片?那玩转提示词这门艺术就太重要了。

  • 清晰具体,画面感要足:你的提示词越具体越好,而且要能让人脑子里有画面。清楚地描述主体是啥、在什么环境里、光线怎么样、整体色调如何、你想表达啥情绪氛围、构图有啥讲究,甚至模拟相机的设置(比如用什么镜头、光圈效果咋样)等等,这些都能帮AI更准地get到你的点。
  • 结构化思考,要素要全:一个好的提示词,通常会包含这么几个关键部分:
    1. 主体 (Subject):图片的核心内容,比如人物、动物、物体或某个场景。
    2. 媒介 (Medium):你想要的艺术形式,是照片、油画、水彩,还是雕塑、像素画等等。
    3. 风格 (Style):特定的艺术流派或视觉风格,比如印象派、赛博朋克、蒸汽朋克,或者是吉卜力动画那种调调。
    4. 环境/背景 (Environment/Setting):主体待在哪儿。
    5. 光照 (Lighting):比如柔和的光线、戏剧性的强光、傍晚“黄金时刻”的暖阳,还是霓虹灯闪烁。
    6. 色彩 (Color):主色调是啥?颜色鲜艳还是寡淡?是黑白还是彩色?
    7. 构图 (Composition):比如是特写、远景,还是鸟瞰视角?
    8. 附加细节与参数:比如人物的表情、特定的纹理质感,以及Midjourney的各种控制参数。
  • 力求简洁,别太啰嗦:虽然要详细描述,但提示词也别写得跟裹脚布似的。Midjourney可能消化不了太长的指令,一般来说,超过40-60个词之后,后面内容的重要性就会打折扣,甚至可能被直接忽略掉。
  • 善用关键词,画龙点睛:熟练用上跟艺术风格(比如“立体主义”、“装饰风艺术”、“浮世绘”)、艺术媒介(比如“钢笔素描”、“丙烯画”、“十字绣”)和摄影术语(比如“电影感光效”、“散景效果”、“浅景深”)相关的关键词,能大大提升图片的表现力。
  • 图片做引子,锦上添花 (Image Prompts):除了文字,你还可以扔给它一个或多个图片的URL链接作为提示的一部分。这些参考图能从风格、构图、颜色甚至内容上影响最后出来的图。
  • 负面提示,精准“拉黑” (**--no**): 通过用 --no 参数,你可以明确告诉AI不希望在图片里看到哪些东西,从而更精准地捏出你想要的效果。比如,加上 --no text 可以试试避免图片里出现文字。
  • 权重分配,主次分明:用双冒号 :: 可以给提示词的不同部分分配“发言权”,或者让AI分别理解这些概念。举个栗子,space ship 会被理解成一个整体的“宇宙飞船”,而 space:: ship 则会引导AI分别考虑“太空”和“船”,可能会画出在太空中航行的普通船只。
  • 参数调校,精益求精:结合前面提到的各种参数(如 --ar, --stylize, --chaos 等)进行细致的调整,是提升作品质量的关键一步。
  • 大胆尝试,不断迭代:AI对提示词的理解有时候挺难捉摸的,所以别怕麻烦,多试试不同的说法、调整参数、看看结果,然后不断优化,这是掌握提示词这门手艺的不二法门。

下面这个表,给了一些关键的提示词技巧和例子,希望能给你点启发:

表2: 关键提示词技巧与示例

技巧

描述

示例提示词片段

指定艺术风格

明确希望图像呈现的艺术流派。

... in the style of Van Gogh 或 ... Art Deco poster

描述媒介与材质

指出图像应模仿的创作媒介或物体材质。

... oil painting on canvas 或 ... made of polished chrome

控制光照与氛围

使用光照和情绪词汇设定场景基调。

... cinematic lighting, moody atmosphere

使用图像URL作为参考

提供图片链接以影响风格、构图或内容。

https://example.com/image.jpg a portrait in this style

负面提示 (--no)

排除不希望出现的元素。

... a forest scene --no people

调整宽高比 (--ar)

定义图像的尺寸比例。

... --ar 16:9

控制风格化程度 (--s)

调整Midjourney默认艺术风格的应用强度。

... --s 750 (较高风格化) 或 ... --s 50 (较低风格化)

角色/风格参考

使用--cref/--sref (V6) 或 --oref (V7) 配合URL实现角色/风格一致性。

2.5 V7与Niji 6高级特性深度解读

Midjourney V7和Niji 6的发布,无疑给用户带来了更强大的创作工具和更精细的控制能力。

2.5.1 V7 全能参考 (Omni Reference - –oref, –ow) 详解

全能参考,可以说是V7版本引入的一项“王炸”功能。它能让你从一张参考图里“提取”出角色、物体、车,甚至非人类生物的视觉特征,然后巧妙地把这些特征用到全新的创作中。

  • 怎么用?
    • 网页版:在 midjourney.com 的Imagine Bar里,点那个图片图标打开图片面板,上传或者选一张你已经传过的图片,然后把它拖到“Omni Reference”那个区域。记住,每次只能用一张图当全能参考。
    • Discord版:在你的提示词末尾加上参数 –oref,后面紧跟着一个有效的参考图片URL链接。同样,也只能用一张参考图。
  • 全能权重 (Omni Weight - –ow**)**: 这个参数用来控制参考图对最终结果的影响力有多大,取值范围是1到1000,默认是100。通常建议把权重控制在400以下,这样结果会比较稳,除非你同时用了非常高的风格化值(--stylize)。权重越高,AI越倾向于照搬参考图的细节;权重越低,则更多地听你文字提示的话,同时从参考图里学点大概的特征。
  • 最佳实践小贴士
    1. 文字提示要给力:全能参考需要和明确的文字提示词配合。文字对于描绘整体场景和参考图没能覆盖到的额外细节至关重要。
    2. 想换风格怎么办?:如果希望新图的风格跟参考图不一样,建议在提示词的开头和结尾都强调一下你想要的风格,并且可以考虑结合使用风格参考(--sref),同时适当降低全能参考的权重(--ow)。权重比较低的时候,你需要在文字里更明确地描述希望保留的那些物理特征。
    3. 突出主体很重要:把参考图裁剪一下,让它聚焦在你想要“植入”的核心角色或物体上,别让背景太乱,免得干扰AI的识别。
    4. 多角色也试试看:虽然一次只能用一张图做全能参考,但你可以试试用一张包含多个角色或人物的图片,然后在提示词里分别描述他们。
  • 局限性与成本
    • 用全能参考会消耗双倍的GPU时间,这点得注意。
    • 目前它跟V6.1的一些编辑功能(比如局部重绘、扩展绘画、平移、缩小)不太兼容。如果想编辑这类图片,你得在编辑器里把图片参考和相关参数去掉。
    • 它还不兼容Fast Mode、Draft Mode以及 --q 4 参数。
    • 用的时候,你可能会遇到更严格的内容审查,有时候一些看起来没啥毛病的提示也可能被拦下来。不过好消息是,被拦截的任务不会消耗你的GPU时间。
  • 创意应用场景举例
    • 角色保持一致:在不同的场景、不同的故事里,让同一个角色的外观特征(比如脸型、发型、特定服装)保持一致。比如,拿一张“张三”的肖像做参考,就能在各种情境下生成带有他特征的人物图片。
    • 物体/道具轻松植入:把特定的物体(比如印有特定图案的咖啡杯、品牌Logo)精准地“放”到各种图片里,确保它的颜色、形状和关键细节都对得上,这对产品设计和营销来说简直太有用了。
    • 萌宠与奇幻生物:给你的宠物创作一系列风格一致的肖像画,或者把虚构的生物(比如一条龙的模型)的特征融入到不同的作品里。
    • 环境细节也能保留:比如说,用一张城市风景照作为参考,那么在生成的不同视角或不同氛围的城市图像中,关键建筑的细节和风格就能得到很好的保持。
2.5.2 V7 个性化与草稿模式:你的专属AI与高效创作
  • 个性化 (Personalization):这绝对是V7的一大亮点!你得先给大概200对图片打打分,然后系统会根据你的审美偏好,给你生成一个V7专属“个性化配置文件”。之后,在用V7模型的时候(可以通过 --p 参数或网页UI里的开关激活个性化),生成的图片就会更贴近你个人的风格和喜好,比如你偏爱的颜色、构图、主题等等。这在某种程度上,让AI的“艺术眼光”能够为你“量身定制”。
  • 草稿模式 (Draft Mode - –draft**)**: 高质量图片生成往往又费时又费钱,为了解决这个问题,V7引入了草稿模式。在这个模式下,图片的渲染速度能提升大约10倍,而GPU成本却只有标准模式的一半!虽然生成的图片质量会低一些,细节也没那么丰富,但它非常适合用来快速构思、测试不同的创意方向,或者进行头脑风暴。你可以在草稿模式下快速试错,满意后再选择把草稿图“升级”(enhance)或“重新渲染”(re-render)成全质量版本。草稿模式还支持语音输入提示词,进一步提升了创作效率。
2.5.3 Niji 6 的动漫之力

Niji系列模型是Midjourney专门为动漫和插画风格打造的“特供版”,Niji 6作为该系列的最新成员,带来了不少惊喜。

  • 核心定位:就是专攻生成具有东方美学、日系动漫和各种插画风格的图片。
  • 文字渲染有进步:Niji 6在图片里渲染日文(特别是平假名、片假名)和简单的中文汉字时,表现更好了。你可以在提示词里用引号加上少量文字,Niji 6会尝试把它们融入画面,不过复杂的长文本处理起来还是有点吃力。
  • 图片细节更出色:尤其是在动漫角色特有的细节上,比如眼睛的结构、光泽感和复杂发型的表现,都更加出色。
  • 多角色处理能力提升:Niji 6在处理包含多个角色的提示词时有所进步,能够更好地生成角色间的互动场景。但有时候还是可能出现特征混淆或不一致的情况,需要你通过不断尝试和调整来优化。
  • style raw 参数的妙用:如果你觉得Niji 6默认的动漫风格太浓或者有点“幼齿”,可以在提示词里加上 style raw,这样能得到一种相对不那么夸张、更接近原始模型输出的风格。
  • 如何使用:你可以加入Midjourney官方的Niji服务器,在特定的频道使用;或者在自己的服务器或与Bot私聊时,通过在提示词末尾添加 --niji 6 参数来调用Niji 6模型。
  • 其他调整小技巧:试试不同的 –stylize 值(通常1000左右可能会产生一些独特的效果)和较低的 –chaos 值(0-6之间),有助于获得更可控、更美观的结果。

V7和Niji 6中的这些高级特性,比如全能参考、个性化、草稿模式,以及Niji对特定艺术风格的精进,共同体现了Midjourney在提升图片生成质量的同时,也在努力赋予用户更强的控制力、满足个性化需求以及优化创作流程。这些功能让Midjourney不仅仅是一个图片生成器,更像一个能够与创作者深度协作的智能伙伴。

下表是V7版本部分功能兼容性及关键参数的总结(基于截至2025年初的信息,仅供参考,具体以官方为准):

表3: Midjourney V7 特性兼容性与关键参数 (截至2025年初) (改编自相关资料)

特性/参数

V6.1 支持情况

V7 支持情况 (Alpha)

备注

最大宽高比

任意

任意

变体 (Variations)

强 & 弱

强 & 弱

放大器 (Upscalers)

Subtle & Creative

使用V6.1放大器

V7自身的放大器仍在开发中

平移 (Pan)

支持

使用V6.1平移功能

缩放 (Zoom Out)

支持

使用V6.1缩放功能

Remix模式

支持

支持

个性化 (Personalization)

不支持 (V6.1无此概念)

支持 (通过评分解锁,支持情绪板 Moodboards)

V7核心特性

编辑器 (Editor)

支持 (V6.1 Inpainting)

完整编辑器 (部分高级编辑可能初期依赖V6.1)

V7的编辑器功能更全面

角色参考 (--cref)

支持

由全能参考 (--oref) 取代

--cref 及 --cw 在V7中不再适用

全能参考 (--oref)

不支持

支持

V7新特性,用于嵌入参考图像中的元素

全能参考权重 (--ow)

不支持

支持 (1-1000)

控制--oref影响程度

风格参考 (--sref)

支持

支持 (随机风格代码与V6.1不匹配)

风格参考权重 (--sw)

支持

支持

图像提示

支持

支持

图像权重 (--iw)

支持

支持

多重提示

支持

支持

--no 参数

支持

支持

--quality (--q)

0.25, 0.5, 1, 2

1, 2, 4 (工作方式不同)

V7的 --q 参数有调整,详见官方文档

--repeat (--r)

支持

支持

--seed

支持

支持

--stop

支持

支持

--chaos

支持

支持

Raw Mode (--style raw)

支持

支持

--stylize (--s)

支持

支持

--tile

支持

支持

--weird (--w)

支持

支持 (V7中与 --exp 参数相关)

Niji 版本 (--niji)

--niji 6

--niji 6

Relax Mode

支持

支持

Fast Mode

支持

支持 (全能参考不兼容)

Turbo Mode

支持

支持 (全能参考不兼容)

Draft Mode (--draft)

不支持

支持

V7新特性,快速低成本草稿

Midjourney API密钥获取“终极”指南(非官方版,你懂的)

对于那些想把Midjourney强大的画图能力整合到自己App或自动化流程里的开发者来说,API接口那可是刚需。然而,Midjourney在API这事儿上,可以说有点“不按套路出牌”。

3.1 官方API现状:为啥“官方”的总是“稍后上线”?

首先必须明确一个扎心的事实:到目前为止(根据能找到的最新资料,大概是2025年初),Midjourney压根儿就没提供任何官方的、公开的API (Application Programming Interface) 给开发者用。 这就意味着,你没法像用其他SaaS服务那样,从官方渠道正儿八经地拿到API密钥,然后开开心心地在程序里调用。

3.1.1 Midjourney服务条款里关于自动化的那条“红线”

Midjourney的官方服务条款(Terms of Service)在这方面说得明明白白。条款里通常会写着禁止用自动化工具访问、交互或通过他们的服务生成“资产”(也就是图片)。另外,服务条款还禁止转售或重新分发Midjourney服务,或者把服务访问权限再授权给别人。

这些条款说白了,就是任何没经过授权的自动化行为,包括用非官方API或脚本,都可能被认为是违反服务条款,后果可能是你的Midjourney账户被警告、暂停,甚至永久拉黑。

Midjourney目前不提供官方API,而且对自动化操作这么小心翼翼,背后可能有几方面原因。首先,这能帮他们把控用户体验,确保画图过程符合他们的设计理念和社区规矩。其次,大规模的API调用可能会给服务器稳定性带来巨大压力,还会大大增加GPU计算成本,这对一个自给自足的团队来说,是必须严格控制的。再者,不受限制的API访问也可能增加图片被滥用于制造假新闻或侵权内容的风险。然而,这种官方的“缺席”和开发者社区对程序化访问的强烈渴望之间,形成了一种巨大的张力,也直接催生了非官方API解决方案市场的出现。

3.2 非官方API解决方案都有哪些门道?

正因为官方API的“真空”,以及开发者们对于自动化画图、把Midjourney塞进工作流或产品里的强烈需求,市面上冒出来不少第三方开发的非官方API服务。这些服务通常是通过模拟用户在Discord里的操作,或者用其他一些“黑科技”手段,来间接实现对Midjourney功能的调用。

3.2.1 主流第三方API服务商瞅一瞅

下面是一些在社区里讨论比较多,或者提供了相对完整文档的非官方API服务商:

  • MJAPI.io (Fairy & Self Served):这家服务商提供API密钥,号称支持自动选图、放大图之类的功能。他们的工作模式可能包括“Fairy”(听起来像是共享账户池)和“Self Served”(可能是让用户自己提供账户)两种。不过,有调研发现他们公开的信息比较少,具体咋样可能得深入了解。
  • Midjourney Client (Dart/Flutter):这是一个给Dart和Flutter开发者用的非官方客户端库,也放在GitHub上。它通过用户的Discord账户令牌(Token)跟Midjourney机器人聊天。开发者明确说了,这个库的稳定性还没经过充分测试,不建议用在正式项目里。
  • GoAPI.ai: 这家同样提供BYOA(Bring Your Own Account,就是自带账户)和PPU(Pay Per Use,按使用付费)两种选项。功能跟uiuiAPI差不多,支持Midjourney的多种核心操作,还特别强调他们有防止账户被封的特性(不过效果好不好,还得用户自己掂量)。
  • uiuiAPI.com: 提供方便的接入模式:按实际用量付费。他们API支持的功能还挺全,包括Imagine、Upscale、Variation、Describe、Blend、Inpaint、Zoom、Pan,还有风格参考(sref)和角色参考(cref)这些高级参数都支持。
3.2.2 工作模式深挖:BYOA (自带账户) vs. uiuiAPI (按次付费),哪个更香?

这些非官方API服务商,主要采用下面这两种套路:

  • BYOA (Bring Your Own Account - 自带账户):这种模式下,你得把你已经开了会员的Midjourney账户信息交给API服务商,由他们来帮你“保管”账户,并通过它来执行API调用。API画图消耗的GPU额度(比如Fast Hours)会直接从你自己的Midjourney账户里扣。
    • 优点:对于那些已经有Midjourney付费订阅,而且还有没用完的GPU额度的朋友来说,单张图的生成成本可能会相对低一点。
    • 缺点:安全风险比较高,毕竟你把自己的Midjourney账户控制权交给了第三方。一旦服务商操作不当,或者被Midjourney检测到异常活动,你自己的个人账户可能就会面临警告、暂停甚至被封的风险。PiAPI.ai和GoAPI都提供这种模式。
  • uiuiAPI (Pay Per Use - 按使用付费):这种模式下,你不需要有自己的Midjourney账户(或者不想用自己的账户),而是直接向API服务商按API调用次数付钱。服务商会维护一个Midjourney账户池,用这些账户来处理用户的API请求。
    • 优点:你不用直接承担自己Midjourney账户被封的风险,因为用的是服务商的账户。对于那些没有Midjourney订阅,或者只需要少量调用的用户来说,可能更灵活一些。
    • 缺点:通常情况下,单次API调用的成本会比BYOA模式下用自己额度的成本要高,因为服务商需要覆盖他们的账户成本、运营成本和风险成本。uiuiAPI和GoAPI也提供这种模式。举个例子,uiuiAPI和GoAPI的PPU模式下,一次imagine任务的费用根据模式(Relax, Fast, Turbo)的不同,从$0.02到$0.20不等,而且服务商可能会根据成本调整价格,用之前最好确认下。

这两种模式,清清楚楚地摆明了用户在用非官方API时,必须在风险和成本之间做个取舍。选BYOA模式,你是想用较低的边际成本换API接入,但同时也把个人账户置于了潜在的风险之下。选PPU模式,你多花点钱,为的是换取对个人Midjourney账户的风险隔离。开发者在做选择的时候,一定要仔细盘算盘算自己的需求、预算,还有对风险的承受能力。

3.3 实战教程:手把手教你获取并使用非官方Midjourney API Key

因为没有官方API,所以搞API Key的过程,完全看你选了哪家第三方服务商。下面的步骤,咱们以一家提供了清晰文档和操作界面的主流服务商(比如GoAPI.ai或PiAPI.ai)为例,给大家做个通用说明。

3.3.1 精挑细选,找到靠谱的API服务商

选服务商的时候,可得擦亮眼睛,综合考虑下面这些因素:

  • 功能全不全:你需要的Midjourney指令和参数(比如Imagine, Upscale, Variations, –sref, –cref, –oref 这些)它支不支持?
  • 价格怎么样:是BYOA还是PPU模式?具体的价格结构清不清晰,透不透明?合不合你的预算?
  • 文档好不好懂:有没有详细、易懂的API文档和集成指南?
  • 社区给不给力:有没有活跃的社区(比如Discord服务器)或者客服渠道?遇到问题的时候能不能及时找到人帮忙?
  • 口碑稳不稳定:服务商开了多久了?用户评价怎么样?服务稳定性有没有保障(虽然非官方服务很难保证绝对稳定)?建议优先考虑那些在这些方面表现更出色的服务商,比如说,PiAPI.ai和GoAPI.ai就提供了相对全面的信息,可以多瞅瞅。
3.3.2 uiuiAPI调用代码示例(瞅瞅就行,具体看你选的哪家)

💡 温馨提示:下面的代码只是个例子,具体API的地址、参数和认证方式,一定要以你选择的服务商提供的官方文档为准!别直接复制粘贴就用哦!

提交Imagine任务 ✅

(代码示例部分保持原样,因为它是技术性的,重点在于提醒用户替换URL和API Key)

代码语言:javascript
代码运行次数:0
运行
复制
curl --location --request POST 'https://你的uiuiapi服务器地址/mj/submit/imagine' \
--header 'Authorization: Bearer $UIUIAPI_API_KEY' \
--header 'Accept: application/json' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
  "botType": "MID_JOURNEY",
  "prompt": "Cat",
  "base64Array": [],
  "accountFilter": {
    "channelId": "",
    "instanceId": "",
    "modes": [],
    "remark": "",
    "remix": true,
    "remixAutoConsidered": true
  },
  "notifyHook": "",
  "state": ""
}'

响应示例:

代码语言:javascript
代码运行次数:0
运行
复制
 {
  "code": 1,
  "description": "提交成功",
  "properties": {},
  "result": 1320098173412546
} 

(后续的Blend, Describe, Modal, swap_face, Action, upload-discord-images, list-by-condition, fetch, image-seed任务的代码示例也保持原样,并在每个示例前或总括性地提醒用户这是示例,具体要看服务商文档。)

提交Blend任务 ✅

代码语言:javascript
代码运行次数:0
运行
复制
curl --location --request POST 'https://你的uiuiapi服务器地址/mj/submit/blend' \
--header 'Authorization: Bearer $UIUIAPI_API_KEY' \
--header 'Accept: application/json' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
  "botType": "MID_JOURNEY",
  "base64Array": [
    "data:image/png;base64,xxx1",
    "data:image/png;base64,xxx2"
  ],
  "dimensions": "SQUARE",
  "accountFilter": {
    "channelId": "",
    "instanceId": "",
    "modes": [],
    "remark": "",
    "remix": true,
    "remixAutoConsidered": true
  },
  "notifyHook": "",
  "state": ""
}'

响应示例:

代码语言:javascript
代码运行次数:0
运行
复制
{
  "code": 1,
  "description": "提交成功",
  "properties": {},
  "result": 1320098173412546
}

提交Describe任务 ✅

代码语言:javascript
代码运行次数:0
运行
复制
curl --location --request POST 'https://你的uiuiapi服务器地址/mj/submit/describe' \
--header 'Authorization: Bearer $UIUIAPI_API_KEY' \
--header 'Accept: application/json' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
  "botType": "MID_JOURNEY",
  "base64": "data:image/png;base64,xxx",
  "accountFilter": {
    "channelId": "",
    "instanceId": "",
    "modes": [],
    "remark": "",
    "remix": true,
    "remixAutoConsidered": true
  },
  "notifyHook": "",
  "state": ""
}'

响应示例:

代码语言:javascript
代码运行次数:0
运行
复制
{
  "code": 1,
  "description": "提交成功",
  "properties": {},
  "result": 1320098173412546
}

提交Modal ✅

代码语言:javascript
代码运行次数:0
运行
复制
curl --location --request POST 'https://你的uiuiapi服务器地址/mj/submit/modal' \
--header 'Authorization: Bearer $UIUIAPI_API_KEY' \
--header 'Accept: application/json' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
  "maskBase64": "",
  "prompt": "",
  "taskId": "14001934816969359"
}'

响应示例:

代码语言:javascript
代码运行次数:0
运行
复制
{
  "code": 1,
  "description": "提交成功",
  "properties": {},
  "result": 1320098173412546
}

提交swap_face任务 ✅

代码语言:javascript
代码运行次数:0
运行
复制
curl --location --request POST 'https://你的uiuiapi服务器地址/mj/insight-face/swap' \
--header 'Authorization: Bearer $UIUIAPI_API_KEY' \
--header 'Accept: application/json' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
  "sourceBase64": "data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wCEAAkGBwgHBgkIBwgKCgkLDRYPDQwMDRsUFRAWIB0iIiAdHx8kKDQsJCYxJx8fLT0tMTU3Ojo6Iys/RDnYdriP1wsS81kwU8OVs/R3xu8s6bX7+zYnOH8coSqpmRSBjqerjcBlr2OB/lbAf/2Q==",
  "targetBase64": "data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wCEAAkGBwgHBgkIBwgKCgkLDRYPDQwMDRsUFRAWIB0iIiAdHx8kKDQsJCYxJx8fLT0tMTU3Ojo6Iys/RD849k="
}'

响应示例:

代码语言:javascript
代码运行次数:0
运行
复制
{
  "code": 0,
  "description": "string",
  "result": "string"
}

执行Action动作 ✅

代码语言:javascript
代码运行次数:0
运行
复制
curl --location --request POST 'https://你的uiuiapi服务器地址/mj/submit/action' \
--header 'Authorization: Bearer $UIUIAPI_API_KEY' \
--header 'Accept: application/json' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
  "chooseSameChannel": true,
  "customId": "MJ::JOB::upsample::1::82c51c9d-bc33-4c07-a471-36c3dcb1a6f0",
  "taskId": "1728781324658687",
  "accountFilter": {
    "channelId": "",
    "instanceId": "",
    "modes": [],
    "remark": "",
    "remix": true,
    "remixAutoConsidered": true
  },
  "notifyHook": "",
  "state": ""
}'

响应示例:

代码语言:javascript
代码运行次数:0
运行
复制
{
  "code": 1,
  "description": "提交成功",
  "properties": {},
  "result": 1320098173412546
}

上传文件到discord ✅

代码语言:javascript
代码运行次数:0
运行
复制
curl --location --request POST 'https://你的uiuiapi服务器地址/mj/submit/upload-discord-images' \
--header 'Authorization: Bearer $UIUIAPI_API_KEY' \
--header 'Accept: application/json' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
  "base64Array": [],
  "filter": {
    "channelId": "",
    "instanceId": "",
    "remark": ""
  }
}'

响应示例:

代码语言:javascript
代码运行次数:0
运行
复制
{
  "code": 0,
  "description": "string",
  "result": [
    "string"
  ]
}

根据ID列表查询任务 ✅

代码语言:javascript
代码运行次数:0
运行
复制
curl --location --request POST 'https://你的uiuiapi服务器地址/mj/task/list-by-condition' \
--header 'Accept: application/json' \
--header 'Authorization: Bearer $UIUIAPI_API_KEY' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
  "ids": []
}'

响应示例:

代码语言:javascript
代码运行次数:0
运行
复制
[
  {
    "action": "IMAGINE",
    "buttons": [
      {
        "customId": "string",
        "emoji": "string",
        "label": "string",
        "style": 0,
        "type": 0
      }
    ],
    "description": "string",
    "failReason": "string",
    "finishTime": 0,
    "id": "string",
    "imageUrl": "string",
    "progress": "string",
    "prompt": "string",
    "promptEn": "string",
    "properties": {},
    "startTime": 0,
    "state": "string",
    "status": "NOT_START",
    "submitTime": 0
  }
]

指定ID获取任务 ✅

代码语言:javascript
代码运行次数:0
运行
复制
curl --location --request GET 'https://你的uiuiapi服务器地址/mj/task/{id}/fetch' \
--header 'Accept: application/json' \
--header 'Authorization: Bearer $UIUIAPI_API_KEY' \
--header 'Content-Type: application/json'

响应示例:

代码语言:javascript
代码运行次数:0
运行
复制
{
  "action": "IMAGINE",
  "buttons": [
    {
      "customId": "string",
      "emoji": "string",
      "label": "string",
      "style": 0,
      "type": 0
    }
  ],
  "description": "string", 
  "failReason": "string",
  "finishTime": 0,
  "id": "string",
  "imageUrl": "string",
  "progress": "string",
  "prompt": "string",
  "promptEn": "string",
  "properties": {},
  "startTime": 0,
  "state": "string",
  "status": "NOT_START",
  "submitTime": 0
}

获取任务图片的seed ✅

代码语言:javascript
代码运行次数:0
运行
复制
curl --location --request GET 'https://你的uiuiapi服务器地址/mj/task/{id}/image-seed' \
--header 'Accept: application/json' \
--header 'Authorization: Bearer $UIUIAPI_API_KEY' \
--header 'Content-Type: application/json'

响应示例:

代码语言:javascript
代码运行次数:0
运行
复制
{
  "code": 0,
  "description": "string",
  "result": "string"
}

Midjourney的应用场景与未来瞎想 (畅想啦!)

Midjourney那出神入化的画图能力和独一份儿的艺术风格,已经在好多领域里露了一手,而且还在不断刷新咱们对视觉内容的认知。

4.1 应用领域遍地开花:从艺术设计到广告营销,哪儿都有它

  • 艺术创作与概念设计:对艺术家、插画师和设计师来说,Midjourney简直就是个灵感充电宝+创作加速器。它能飞快地搞出概念艺术的草稿,帮你探索全新的视觉风格,创作数字艺术品,甚至还能给传统绘画打打下手,提供构思。艺术家们用它来打破传统手法的条条框框,尝试以前想都不敢想的视觉组合。
  • 游戏开发:在游戏开发流程里,Midjourney被用来快速创建角色概念图、设定场景氛围、设计道具,甚至是做游戏里的纹理材质。比如说,那个独立游戏《Gammadark RPG》就大量用了Midjourney来画美术素材,这对预算不多的开发者来说,简直是雪中送炭。它可以大大加快早期概念验证和原型制作的速度。
  • 市场营销与广告:搞营销和广告创意的朋友们发现,Midjourney简直是制作吸睛视觉内容的“大杀器”。它可以用来生成独特的广告图、社交媒体帖子的配图、博客和网站的视觉元素、产品概念的展示图等等。通过Midjourney,品牌可以快速测试不同的视觉方案,而且成本还低,能搞出一大堆花样繁多的营销素材。
  • 教育与研究:老师们可以用Midjourney创建生动形象的教学材料,帮学生理解抽象概念,或者重现历史场景。研究人员也可以用它来把复杂的数据、理论模型或科学现象画出来,让学术报告和论文更有看头。
  • 其他创新应用,简直无孔不入:Midjourney的触角还伸到了时尚和纺织品设计(生成图案、服装概念)、室内设计(可视化空间布局和装修风格)、图标和用户界面(UI)设计、漫画和图画小说创作(辅助画分镜和角色造型)、个人娱乐和兴趣探索等许许多多方面。

Midjourney的出现,最明显的一个影响就是大大降低了高质量视觉内容创作的门槛。它让那些可能没啥专业美术功底,或者缺钱买昂贵设计资源的个人、小团队甚至企业,也能搞出专业水准的图片。这种“视觉创作的平民化”,可以说是Midjourney带来的最深远的影响之一。营销人员可以嗖嗖地产出一堆广告素材,独立游戏开发者就算没美术团队也能搭出完整的游戏世界观,这在以前简直不敢想。

4.2 Midjourney的“高光时刻”与“小纠结”

尽管Midjourney功能强大,但它也不是十全十美的。了解它的优点和缺点,能帮我们更好地驾驭这个工具。

优势 (Strengths)

  • 图片质量高,艺术感爆棚:Midjourney生成的图片,审美风格独特,细节惊人,总能让人眼前一亮。
  • 上手相对容易:比起一些需要调一堆复杂参数的AI绘画工具,Midjourney通过Discord和逐渐完善的网页界面,给非技术用户提供了比较友好的使用体验。
  • 风格控制和定制能力强:通过巧妙的提示词、各种参数以及参考图(比如风格参考、全能参考),用户可以在很大程度上控制和定制生成图片的风格、内容和构图。
  • 快速迭代,创意无限:Midjourney能在短时间内生成好几张不同的图片,极大地加快了创意构思和方案修改的过程,鼓励用户大胆尝试各种想法。
  • 社区活跃,灵感共享:庞大而活跃的Discord社区是Midjourney的一大特色。用户可以在里面交流技巧、晒作品、找灵感,还能得到官方和社区志愿者的帮助。

局限与挑战 (Limitations and Challenges)

  • 理解复杂或有故事性的提示词还是有点费劲:尽管V7版本在这方面有所改进,但Midjourney有时候还是可能抓不住复杂提示词里那些微妙的意思、逻辑关系,或者会漏掉一些关键细节,导致画出来的跟想的不太一样。
  • 图片里的文字生成还不完美:虽然V6之后的版本在图片里生成可读文字的能力有所增强(通过在提示词里用双引号把文字包起来),但文字的准确性和排版好不好看还有很大的提升空间,特别是处理复杂或比较长的文字时。
  • 手部、解剖结构这些复杂玩意儿的渲染是个老大难:这是AI绘画普遍头疼的问题。尽管Midjourney的V7版本在手、脸和其他身体部位的解剖学准确性和自然度方面取得了显著进步,但偶尔还是可能出现一些不合逻辑或看起来怪怪的渲染。
  • 对Discord的依赖(虽然在逐步改善):虽然网页版功能越来越全,但Discord仍然是Midjourney生态系统里非常重要的一环,这对于不熟悉或者不太喜欢用Discord的用户来说,可能会有点不方便。
  • 想畅玩就得掏钱:Midjourney目前没有提供永久免费的套餐,所有用户都得付费订阅才能持续画图。
  • 图片默认是公开的:在标准计划下,你画的图默认会在Midjourney的公共画廊里展示,除非你订阅Pro或Mega计划并打开Stealth Mode(隐身模式)。
  • 伦理与法律问题不能不当回事儿:和所有强大的AIGC工具一样,Midjourney也面临着版权归属、深度伪造(Deepfakes)、算法偏见、内容滥用(比如生成有害信息或侵犯个人隐私)等一系列复杂的伦理和法律挑战。Midjourney官方也在不断更新他们的社区准则和内容过滤机制,来应对这些问题。

一个值得注意的现象是,尽管Midjourney的输出质量很大程度上还是看你“喂”给它啥(也就是说,提示词的质量会影响结果),但它内置的那个“艺术滤镜”往往能把即使是相对简单的提示词也提升到挺好看的水平。这是Midjourney的一大核心竞争力,因为它让新手也能轻松搞出漂亮的图片。然而,这也可能掩盖了在需要精确控制特定细节时,对高级提示词技巧的依赖。用户或许能轻易得到一张“好看”的图,但要得到一张完全符合特定意图的“好看”的图,则需要更深入的理解和实践。

4.3 未来展望:视频、3D,甚至搞硬件?想想都激动!

Midjourney可没满足于只做个静态图片生成器,它对未来的规划,那可是奔着多模态、更深度的创作工具去的,野心不小。

  • 视频生成,快了快了?:Midjourney正在积极鼓捣AI视频生成这块儿。据他们老板David Holz透露和社区消息,团队内部已经有视频模型在测试了,并计划通过合作或者自己研发的方式推出视频生成功能。他们的目标是提供远超现在市面上AI视频产品质量的体验,甚至放话说要“比现有产品好10倍”。有消息称,V7版本的视频工具可能允许用户基于少量图片(比如6张),在几小时内(比如3小时)生成长达60秒的高质量视频片段。这无疑会给动态内容创作带来一场革命。
  • 3D内容生成,未来可期:除了视频,3D内容的生成也是Midjourney的重点发展方向。他们计划扩展3D功能,探索类似“神经辐射场(NeRF-like)”的3D建模技术,以实现实时、动态地生成3D对象和环境,这对虚拟设计、游戏开发和元宇宙应用来说意义重大。一个值得期待的里程碑是计划于2025年第二季度推出的“OmniConsistent Character System”(全能一致性角色系统),这个系统不光是为了保持角色在2D图片里的一致性,还可能支持生成简单的3D模型,并用于基础动画。
  • 硬件探索,这是要下一盘大棋?:Midjourney老板David Holz在创立Leap Motion的时候就攒了不少硬件开发经验。最近,Midjourney还任命了曾在苹果Vision Pro和马斯克的Neuralink项目里管硬件工程的Ahmad Abbas来领导他们的硬件团队。这一系列动作强烈暗示Midjourney可能正在研发自己的硬件产品,大家猜的方向可能包括AR/VR头显设备,或者是跟AI生成紧密结合的可穿戴设备。这或许是为了给用户提供一个更沉浸、更直观的AI创作与交互体验。
  • 平台持续改进,功能不断上新:Midjourney承诺,在V7版本(Alpha测试已于2025年4月开始)发布后,会以比较快的频率(比如每1-2周)持续推出新功能和改进。大伙儿可以密切关注他们的官方博客、Discord服务器以及可能的社交媒体渠道(如X平台账号@midjourney),来获取最新的官方公告和更新信息。

Midjourney在视频、3D甚至硬件领域的布局,清楚地表明了它长远的目标是构建一个全面的、多模态的生成式AI生态系统。它不再满足于仅仅当一款顶级的2D图片生成器,而是希望成为一个能让用户无缝创作和集成各种AI生成内容的综合性平台。这种战略雄心,预示着Midjourney将在未来的AIGC浪潮中扮演更核心的角色。

uiuiAPI结语:驾驭Midjourney,一起开创AI艺术新纪元!

Midjourney凭借它那出色的图片生成质量、独特的艺术风格和不断进化的功能,已经深刻地改变了咱们对AI辅助创作的认知和玩法。它不光给专业艺术家和设计师提供了前所未有的创作利器,也为广大爱好者打开了通往视觉表达的奇妙大门,真正意义上推动了创意生产力的“平民化”进程。

要想充分发挥Midjourney的潜力,玩转提示词工程的精髓,理解不同模型版本(特别是V7和Niji系列)的特性与参数怎么用,那可是相当重要。通过精确的语言描述、巧妙的参数组合以及对参考图片的有效利用,你可以把脑海里的想象以前所未有的逼真度和艺术性呈现在眼前。

对于开发者朋友们来说,虽然Midjourney目前还没提供官方API,但第三方非官方API解决方案的出现,在一定程度上满足了程序化接入的需求。然而,在选择和使用这些非官方API时,必须清醒地认识到其中存在的服务条款冲突、账户安全、服务稳定性以及数据隐私等潜在风险,并且得小心谨慎,做好必要的防范。BYOA和PPU模式各有各的好处和坏处,你得根据自己的情况好好掂量。

展望未来,Midjourney在视频生成、3D内容创作乃至硬件领域的探索,预示着一个更加广阔和激动人心的前景。随着技术的不断进步和应用场景的持续拓展,Midjourney有望从一个图片生成工具进化为一个多模态的综合性AI创作平台。

Midjourney和它的小伙伴们的崛起,不仅仅是一场技术的革新,更在催化着创意角色的转变。传统的创作流程正在被重塑,艺术家和设计师的角色正逐渐向“AI协作者”、“创意指导员”或“AI提示词工程师”转变。他们不再仅仅是内容的直接生产者,更是与AI共同创作、引导AI实现其艺术构想的伙伴。这种人机协作的新玩法,要求创作者具备新的技能和思维方式,同时也带来了对原创性、作者身份和艺术价值的深刻反思。

咱们正处在AI艺术新纪元的开端。鼓励每一位对Midjourney感兴趣的朋友,积极探索它的无限可能,负责任地使用这一强大工具,共同参与塑造AI辅助创作的美好未来。通过不断的学习、实践和创新,我们一定能驾驭Midjourney的力量,将人类的想象力推向新的高峰!


原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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  • 写在前面
  • 初识Midjourney:这家伙是谁?打哪儿来?有啥绝活?
    • 1.1 Midjourney到底是个啥?
    • 1.2 Midjourney的“发家史”
    • 1.3 核心技术探秘:图像背后的“魔法”
  • 玩转Midjourney:功能、版本与“咒语”的艺术
    • 2.1 驾驭Midjourney界面:从Discord“老巢”到网页“新家”
    • 2.2 核心功能与常用指令“全家桶”
    • 2.3 解读Midjourney版本:从V1到V7及Niji模型的“进化论”
    • 2.4 提示词的艺术:炼成你的“神来之笔”
    • 2.5 V7与Niji 6高级特性深度解读
      • 2.5.1 V7 全能参考 (Omni Reference - –oref, –ow) 详解
      • 2.5.2 V7 个性化与草稿模式:你的专属AI与高效创作
      • 2.5.3 Niji 6 的动漫之力
  • Midjourney API密钥获取“终极”指南(非官方版,你懂的)
    • 3.1 官方API现状:为啥“官方”的总是“稍后上线”?
      • 3.1.1 Midjourney服务条款里关于自动化的那条“红线”
    • 3.2 非官方API解决方案都有哪些门道?
      • 3.2.1 主流第三方API服务商瞅一瞅
      • 3.2.2 工作模式深挖:BYOA (自带账户) vs. uiuiAPI (按次付费),哪个更香?
    • 3.3 实战教程:手把手教你获取并使用非官方Midjourney API Key
      • 3.3.1 精挑细选,找到靠谱的API服务商
      • 3.3.2 uiuiAPI调用代码示例(瞅瞅就行,具体看你选的哪家)
  • Midjourney的应用场景与未来瞎想 (畅想啦!)
    • 4.1 应用领域遍地开花:从艺术设计到广告营销,哪儿都有它
    • 4.2 Midjourney的“高光时刻”与“小纠结”
    • 4.3 未来展望:视频、3D,甚至搞硬件?想想都激动!
  • uiuiAPI结语:驾驭Midjourney,一起开创AI艺术新纪元!
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